把握政策利好時機(jī)：外資制造業(yè)可利用AI提升決策能力，重塑供應(yīng)鏈價值
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北京2024年12月23日 /美通社/ -- 2024年11月1日，《外商投資準(zhǔn)入特別管理措施（負(fù)面清單）（2024年版）》正式施行，制造業(yè)領(lǐng)域外資準(zhǔn)入限制實現(xiàn)"清零"。中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)復(fù)蘇，外資企業(yè)雖然面臨諸多挑戰(zhàn)，但國家政策的積極信號為其深耕中國市場提供了重要機(jī)遇。面對當(dāng)下的政策紅利，外資企業(yè)在應(yīng)對當(dāng)前復(fù)雜多變的經(jīng)營環(huán)境的同時，需抓住政策紅利帶來的機(jī)遇實現(xiàn)高效增長。而人工智能（AI）輔助的運籌優(yōu)化技術(shù)，正是幫助制造型企業(yè)提升決策能力、實現(xiàn)精細(xì)化管理的直接且有效的手段。
把握政策利好時機(jī)：外資制造業(yè)可利用AI提升決策能力，重塑供應(yīng)鏈價值
運籌優(yōu)化技術(shù)是一種利用數(shù)學(xué)模型和算法，在有限資源下尋求最佳決策的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于物流、生產(chǎn)、金融等領(lǐng)域。運籌優(yōu)化能夠幫助解決復(fù)雜的優(yōu)化問題，例如資源分配、路徑規(guī)劃、生產(chǎn)調(diào)度等，以提高效率、降低成本或?qū)崿F(xiàn)其他目標(biāo)。通過運籌優(yōu)化技術(shù)，企業(yè)可以提升有限資源的配置效率，快速適應(yīng)市場變化。尤其在競爭日益激烈的存量市場中，靈活精準(zhǔn)的規(guī)劃與決策能力無疑是企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵。
對于很多生產(chǎn)制造型外資企業(yè)，整合需求和供應(yīng)信號以優(yōu)化供應(yīng)和分銷網(wǎng)絡(luò)、提升供應(yīng)鏈的可視性和效率既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。
挑戰(zhàn)：
- 多層級供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的透明性不足：供應(yīng)鏈通常涉及多級供應(yīng)商和分銷商，對上游供應(yīng)商的原材料來源、生產(chǎn)能力以及下游客戶需求的實時動態(tài)缺乏透明度，難以及時應(yīng)對風(fēng)險。
- 應(yīng)對全球供應(yīng)鏈中斷：全球供應(yīng)鏈易受自然災(zāi)害、疫情、國際沖突等突發(fā)事件的影響，外資企業(yè)在應(yīng)對這些事件時，會缺乏敏捷反應(yīng)能力和替代資源的可視性。
- 成本與效率的平衡：外資企業(yè)面臨在成本控制、快速交付和服務(wù)質(zhì)量之間取得平衡的挑戰(zhàn)，而傳統(tǒng)供應(yīng)鏈模式往往難以同時兼顧這三者。
- 數(shù)據(jù)孤島與系統(tǒng)整合困難：外資企業(yè)通常在全球范圍內(nèi)運營，供應(yīng)鏈涉及多國家、多區(qū)域、多系統(tǒng)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、接口復(fù)雜，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合困難，可視性受限。
趨勢：
同時在行業(yè)中，又普遍存在著區(qū)域化與本地化供應(yīng)鏈應(yīng)對全球風(fēng)險，可持續(xù)發(fā)展和ESG合規(guī)實現(xiàn)綠色供應(yīng)鏈，供應(yīng)鏈彈性增強(qiáng)提高靈活性與風(fēng)險應(yīng)對能力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能供應(yīng)鏈通過新技術(shù)實現(xiàn)透明度和響應(yīng)速度等趨勢。
在這樣的挑戰(zhàn)與趨勢下，在供應(yīng)鏈的流程中，哪些環(huán)節(jié)我們可以采取一些運籌優(yōu)化的手段來幫助我們實現(xiàn)端到端的價值鏈優(yōu)化呢？
把握政策利好時機(jī)：外資制造業(yè)可利用AI提升決策能力，重塑供應(yīng)鏈價值
- 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要是關(guān)于如何設(shè)計整個供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的最有效方式。 比如說需要決策新倉庫的選址，倉庫的區(qū)域分配等。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化最大的挑戰(zhàn)是如何驗證新倉庫的位置及其相關(guān)的資本支出成本的合理性，而且要權(quán)衡額外成本（更多倉庫更接近客戶）與服務(wù)水平提高（更短的交貨時間）。 - 生產(chǎn)計劃與調(diào)度
生產(chǎn)計劃與調(diào)度本質(zhì)上是幫助公司找出生產(chǎn)產(chǎn)品的最佳方式，考慮到所有的資源、交期以及一切限制， 特別是當(dāng)意外問題出現(xiàn)時。在許多情況下，簡單地創(chuàng)建一個可執(zhí)行的計劃都很困難，更難的是跟上業(yè)務(wù)的動態(tài)特性，并在有緊急訂單到來、某些零件未按時交付、機(jī)器故障等情況下重新安排計劃。 - 運輸計劃
運輸計劃主要是幫助企業(yè)找到一種最具成本效益的方式來移動產(chǎn)品，而不會犧牲速度或可靠性。運輸規(guī)劃是所有與物流相關(guān)的業(yè)務(wù)部門中的核心活動。企業(yè)大多數(shù)規(guī)劃過程都是使用電子表格等工具手動進(jìn)行的，這樣難以統(tǒng)籌的全局考慮到各種限制。使用運籌的方法對于運輸計劃進(jìn)行建模，企業(yè)可以在服務(wù)相同客戶的同時總里程的減少，特別是空載里程的減少。 - 銷售與運營計劃
S&OP主要是確保銷售預(yù)測和生產(chǎn)能力保持一致。企業(yè)要盡可能確保能夠滿足需求而不至于過度生產(chǎn)。 它包括定量預(yù)測，需求計劃，運營計劃，財務(wù)分析四大步驟。為了高效地平衡供需并確定在哪些地點生產(chǎn)哪些產(chǎn)品，需要一個優(yōu)化分析解決方案。運營計劃的制定通常會有多個產(chǎn)能限制，使得無法滿足所有需求。發(fā)生這種情況時，企業(yè)需要能夠確定哪些訂單可以滿足，哪些訂單會被延遲或需要請求延長交付日期。 - 多層庫存優(yōu)化
庫存的層級代表供應(yīng)鏈中的不同階段。 多層庫存優(yōu)化幫助企業(yè)優(yōu)化各個階段的庫存水平。 企業(yè)想確保能夠滿足客戶需求，同時避免不必要的成本或浪費。對于庫存的通盤考慮，帶來的收益也是巨大的，不管是在提高庫存可用性上，還是降低加急成本上，而且還釋放了現(xiàn)金流減少資金成本。
案例：
曾經(jīng)有一個跨國藥企的疾控產(chǎn)品業(yè)務(wù)占其業(yè)務(wù)的50%，該業(yè)務(wù)的運營模式在2017年發(fā)生了巨大的變化。2017年以后國家的政策要求，客戶的疾控產(chǎn)品的供應(yīng)模式，從以前的只需要供給兩個分銷商，變成必須得直供全國的 2, 000 多家疾控中心。這就導(dǎo)致客戶的供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大的變化，當(dāng)時他們的中央存儲是不能滿足需求, 也不是最高效的。
通過優(yōu)化技術(shù)幫助客戶實現(xiàn)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的優(yōu)化，幫助客戶解決了供應(yīng)鏈應(yīng)該怎樣去布局，比如全國需要部署幾個中央存儲，位置選在那里，這樣的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)是否足夠覆蓋現(xiàn)有客戶。
當(dāng)客戶確定好中央存儲的布局后，客戶接下來就想要對他的運輸網(wǎng)絡(luò)也進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化?？蛻粝胍鉀Q在日常運營層面，補(bǔ)貨計劃和配送路徑如何制定才是對于運營成本最有效的降低。在這個場景中要綜合考慮從工廠到中央存儲的補(bǔ)貨成本、補(bǔ)貨頻次、產(chǎn)品數(shù)量，運輸過程中的時間、頻率、車輛類型、配送收獲時間窗口。
客戶通過網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和運輸規(guī)劃兩個項目，對供應(yīng)鏈的布局進(jìn)行了整體的改造，并且在運輸過程中所需車輛降低了28%，然后運輸?shù)目偩嚯x下降了40%。
總結(jié)：
上文提到的各種優(yōu)化場景中，經(jīng)過將真實的業(yè)務(wù)場景通過數(shù)學(xué)或者代碼的語言表達(dá)出來，就可以送入求解器去進(jìn)行求解了。IBM CPLEX 是一款技術(shù)領(lǐng)先的優(yōu)化求解器，以卓越的求解性能和靈活性著稱，即使在超大規(guī)模和高度復(fù)雜的優(yōu)化場景中，也能快速生成高質(zhì)量的解。此外，CPLEX 提供豐富的調(diào)試和性能調(diào)優(yōu)工具，使用戶可以深入理解模型行為并優(yōu)化求解性能。作為業(yè)界公認(rèn)的高效可靠工具，CPLEX 是幫助企業(yè)實現(xiàn)精益決策的理想選擇。
面對挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存的市場環(huán)境，外資企業(yè)應(yīng)充分利用政策支持與技術(shù)優(yōu)勢，不僅化解經(jīng)營壓力，更要在中國市場實現(xiàn)長遠(yuǎn)發(fā)展。（完）
作者簡介：曹文瑞，IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)品線數(shù)據(jù)科學(xué)家
作者簡介：曹文瑞，IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)品線數(shù)據(jù)科學(xué)家，畢業(yè)于紐約大學(xué)。在外資銀行與金融科技行業(yè)有多年算法工程師的經(jīng)驗，在大數(shù)據(jù)單機(jī)計算的分布式改造與人工智能應(yīng)用落地有豐富的經(jīng)驗?，F(xiàn)在專注于大數(shù)據(jù)計算、人工智能和運籌優(yōu)化等相關(guān)技術(shù)支持和客戶服務(wù)工作。
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